当你要把评估环境升级为仿真环境(后训练的练习场)、设计可重置/可并行/可复现的训练环境、处理领域随机化缩小 sim-to-real 差距时使用;当需要让模型反复试错并自动打分时使用。不适用于评估环境本身的搭建(见 eval-dataset)或奖励信号设计(见 posttrain-reward)。
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GongLingRui/agent-dev-skillsMostrando 6 de 46 skills coletadas.
当你要把评估环境升级为仿真环境(后训练的练习场)、设计可重置/可并行/可复现的训练环境、处理领域随机化缩小 sim-to-real 差距时使用;当需要让模型反复试错并自动打分时使用。不适用于评估环境本身的搭建(见 eval-dataset)或奖励信号设计(见 posttrain-reward)。
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当你要编写一份可用的 Agent Skill(把领域经验外化成按需加载的指令)时使用;当需要把个人/团队经验沉淀为可复用、可版本控制、可分享的能力单元时使用。不适用于系统提示词的整体设计(见 prompt-engineering),聚焦 SKILL.md 的编写方法。
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当你在设计、审查或调试 Agent 的工具接口(函数/CLI/MCP 工具的描述、参数、返回值、粒度、权限)时使用;当 Agent 频繁选错工具、传错参数、调用失败后无法自我恢复时使用。不适用于工具背后的业务逻辑实现,也不适用于上下文布局(见 context-engineering)。
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当工具数量达到成百上千、模型面对平铺工具列表选择精度下降、需要让 Agent 主动发现并按需加载工具时使用。不适用于单个工具接口设计(见 tool-interface)或 MCP 互操作(见 tool-mcp-ecosystem)。
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当你在设计或审查单个工具的接口(描述、参数、返回值、粒度、通用性、参数保真)时使用;当 Agent 频繁选错工具、传错参数、调用失败后无法自诊断时使用。不适用于工具生态互操作(见 tool-mcp-ecosystem)或大规模工具发现(见 tool-discovery)。
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当你在接入或构建 MCP 服务器、管理工具生态互操作、控制工具定义上下文开销、评估第三方工具的信任与安全风险时使用。不适用于单个工具的接口描述(见 tool-interface)或大规模工具发现(见 tool-discovery)。
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